CN115184868B - 一种定位噪声源三维位置的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种定位噪声源三维位置的装置，包括：麦克风阵列，多个不在单一平面布置的麦克风；处理器，用于处理麦克风阵列接收到的从多个未知位置的噪声源发出声学的信号，基于来自麦克风阵列的信号，处理器可确定多个噪声源位置。
Description
技术领域
本发明属于声源定位技术领域，尤其涉及一种定位噪声源三维位置的方法。
背景技术
通常，基于波束成形技术的系统和工具需要使用摄像机和数十个(如30-60个)麦克风阵列来测量声压，然后将高声压点覆盖在摄像机捕获的测试对象的图像上，指示出声源的位置。
波束成形背后的基本原理是一种延迟与求和的技术。通过更改时间延迟(即每个麦克风通道中的声音信号的相位)并使它们全部同相，并进行求和处理，以便增强幅值，形成峰值声压，得到声束波在空中的传播方向。此延迟和求和技术等效于旋转麦克风阵列，直到它与入射声波一致为止。通过使用照相机并拍摄产生声音的测试对象的照片，可以将高声压叠加在测试对象的图像上以指示声源的位置。由于波束成形法依赖于平面波假设，因此它只能显示波传播的方向，而不能显示深度信息，即声源的纵向距离。
波束成形法的最重要特征是其在声源定位中的空间分辨率取决于声源的频率及麦克风阵列的跨度。换句话说，声源的频率越高、波长越短，其空间分辨率越高；反之，声源的频率越低、波长越长，其空间分辨率越低。在声源频率较低时，通常通过增加麦克风阵列跨度，来提供声源定位的空间分辨率：麦克风阵列跨度越大，其空间分辨率越高；反之，麦克风阵列跨度越小，其空间分辨率越低。例如，为了使波束成形法在定位频率低于150Hz的声源获得小于0.1m的空间分辨率，其麦克风阵列的总跨度必须大于27m。显然，如此大的麦克风阵列对工程应用是不现实的。
实际上，大多数声源结构都是具有复杂几何形状的三维物体，而由波束成形提供的声源映射在二维测量表面上，不在三维的声源表面上。特别地，波束成形的空间分辨率不高于目标声波的一个波长，它无法辨别相距小于一个波长的两个声源，因此，波束成形法不适用于低频情况。
发明内容
本发明针对现有技术不足，提供一种确定多个噪声源三维空间位置的方法。
本发明为了实现上述目的，提供如下技术方案：
一种定位噪声源三维空间位置的方法，包括如下步骤：
采用多个麦克风在多个位置测量未知位置的噪声源的声音，以确定噪声源的三维位置；其中，多个麦克风至少包括多个位于Z平面内第二麦克风和一个位于Z平面的非噪声源侧的第一麦克风；多个第二麦克风处于同一Z平面内，且第一麦克风和Z平面存在间距。
进一步的，将第一麦克风的三维坐标设置为(d0，0，0)，多个第二麦克风中，至少存在三个第二麦克风布置在(0，d0，0)，(0，0，d0)和(0，0，–d0)以优化所述的麦克风的三维位置。
进一步的，通过获得的多个麦克风捕获的同一未知噪声源的时间延迟以确定该未知噪声源的位置；通过多个麦克风捕获的同一未知噪声源的时间延迟确定位置噪声源的位置的步骤包括：
(1)求解方程式，方程式为：
(2)从方程式的两个真实根中筛选出正确的真实根以确定噪声源位置。
进一步的，(2)中，如果方程式的两个真实根和位于坐标系的相对侧，则计算多个麦克风相对于噪声源位置的时延，并将其与互相关的时延进行比较以获得正确的噪声源位置。
进一步的，(2)中，如果方程式的两个真实根和位于坐标系的同一侧，通过将多个麦克风测得的声压衰减率与所计算的多个麦克风的声压衰减率进行比较以确定正确的噪声源位置。
进一步的，计算麦克风收集的单个噪声源的时间延迟以跟踪该噪声源，计算的时间延迟的步骤包括：
在每个麦克风通道测量波形中设置至少两个存在时间间隔的光标，将其中的一个光标放置在麦克风通道测量波形的峰值处，将第二光标放置在离第一光标所述时间间隔的波形上；
将多个麦克风通道测量波形中的第一、第二光标同步以引导其在同一时间对齐，从而得到所述第一麦克风和每个所述的第二麦克风测得的同一个声源峰值时间差Δt1i，均满足如下不等式，
其中，i＝2、3、4、5和6，λ是入射波的波长，c是空气中的声速。
检索所有的第二麦克风通道测量波形中光标处波形幅值变化率，以确定时间延迟。
进一步的，通过检查第一麦克风通道测量波形中光标处波形幅值变化率来确定时间延迟的正负。
一种确定噪声源三维空间位置的方法，包括以下步骤：
a)提供在三维空间中以固定方式排列多个麦克风，以产生准确的声源定位结果；
b)使用所述多个麦克风测量来自未知位置的噪声源的声压；
c)基于所述步骤b)，确定噪声源的三维空间位置；
可选的，还包括确定各个麦克风之间声音测量的时间延迟的步骤。
可选的，还包括确定所述多个噪声源中每个噪声源的位置的步骤。
可选的，其中确定多个噪声源中的每个噪声源的位置步骤包括计算产生多个潜在声源位置的真实根，然后选择正确的声源位置。
可选的，其中选择正确的声源位置步骤包括将计算出的时间延迟与多个潜在声源位置中的每一个进行比较，并将其与通过互相关获得的时间延迟进行比较。
可选的，其中选择正确的声源位置步骤包括将两个麦克风处测得的声压衰减率与基于潜在声源位置计算出的衰减率进行比较。
可选的，还包括比较一段时间内来自所述多个麦克风测得的声压衰减率。
可选的，还包括确定多个噪声源中的每个噪声源的位置的步骤。
一种用于确定多个噪声源的位置的系统，包括：
a)麦克风阵列，多个不在单一平面布置的麦克风；
b)处理器，用于处理麦克风阵列接收到的从多个未知位置的噪声源发出声学的信号，基于来自麦克风阵列的信号，处理器可确定多个噪声源位置所在区域的压力场。
可选的，所述处理器通过编程可确定所述麦克风阵列中各个麦克风之间测得声音的时间延迟。
可选的，所述处理器通过编程可确定所述多个噪声源中的每个噪声源的位置。
可选的，所述处理器通过编程可在一段时间内比较来自所述多个麦克风测得的声压衰减率。
可选的，所述处理器通过编程可确定所述多个噪声源中的每个噪声源的位置。
一种存储指令的计算机可读介质，该指令在由计算机读取时执行以下步骤：
从多个麦克风接收信号，所述多个麦克风被布置在非单个平面中，所述声学信号来自多个未知位置的噪声源；
可选的，还包括确定多个麦克风之间测得声音的时间延迟的步骤。
可选的，还包括确定多个噪声源中每个噪声源的位置的步骤。
可选的，其中确定所述多个噪声源中的每个噪声源位置的步骤包括计算产生多个潜在声源位置的真实根，然后选择正确的声源位置。
可选的，其中选择正确的声源位置的步骤包括将计算出的时间延迟与潜在声源位置中的每个进行比较，并将其与通过互相关获得的时间延迟进行比较。
可选的，其中选择正确的声源位置的步骤包括将两个麦克风处测得的声压衰减率与基于潜在声源位置计算出的衰减率进行比较。
综上所述，本发明能够实现定位和监视在空间中固定或移动的多个噪声源。
本发明具有如下效果：
(1)追踪和定位在空间中固定或移动的多个任意声源位置；
(2)与波束成形相比，本发明不需要先验知识就可以知道测试对象的位置，而只使用六个麦克风，因此设置非常简单并且易于使用，大大降低了硬件成本。
附图说明
图1为本发明所公开的用于确定至少一种定位噪声源三维位置的装置的正视图。
图2为计算机软件界面的示意图。
图3为摩托车#1、摩托车#2以及摩托车#3。
图4为摩托车#1的软件分析结果的屏幕截图；左侧为摩托车#1怠速下的声压分布；右上为连续时域信号波形、右中为20至10000Hz的相应频谱图、右下为1/3倍频程波段的声压频谱。
图5为摩托车#1的软件分析结果的屏幕截图，显示了在频率20-150Hz范围内，与图4相同区域上重建的声压分布。
图6为摩托车#1在怠速运行时的T-S-F-V-A关系。
图7显示了摩托车#2的软件分析结果的屏幕截图；左侧显示了怠速下重建的声压分布；右上为连续的时域信号波形；右中为20-10000Hz的相应谱图；右下为1/3倍频程波段的声压频谱。
图8显示了摩托车#2的软件分析结果的屏幕截图，显示了在20-150Hz范围内，与图7相同区域上重建的声压分布。
图9示出了摩托车#2摩托车以怠速运行的T-S-F-V-A关系。
图10示出了摩托车#3在突然加速、停车并周期性重复这些过程时，软件分析结果的屏幕截图；左边显示重建的声压分布；右上方显示时域信号；右中间显示了20-10000Hz的光谱图；右下角显示了1/3倍频程波段的声压频谱。
图11为摩托车#3的软件分析结果的屏幕截图，显示了在20-200Hz范围内，与图10相同区域上重建的声压分布。
图12为摩托车#3的T-S-F-V-A关系。
图13为垃圾处理器在空载工作情况下，通过软件窗口观察其多个噪声源位置随时间变化情况。
图14为以1,000Hz为中心、1/3倍频程分析垃圾处理器表面48dB的动态范围声压分布情况，并具有较高空间分辨率。
图15为垃圾处理器工作时表面声强矢量分布情况。
具体实施方式
一种确定噪声源在三维空间位置的装置包括：
一个由六个麦克风组成的三维阵列，其中五个位于同一平面上，第六个位于该平面相对于声源另一侧；将五个麦克风所在的平面定义为Z平面，则Z平面位于第一麦克风和噪声源之间。
同时，第六个麦克风在该平面上的投影位于这五个麦克风的中心。为此，将位于同一个平面的五个麦克风命名为第二麦克风2，将第六个麦克风名为第一麦克风1，参考图1。
一个八通道并行数据采集系统，分辨率为24位，最高采样频率100kHz；
上述的第一麦克风1和第二麦克风2为直径为1/2”的预极化自由场电容式麦克风，灵敏度为50mV/Pa(+/1.5dB)，频率范围为3.15Hz-20k Hz(+/-2dB)，和1/2”前置放大器(426E01)；
一个USB摄像头3，最大像素为1600×1200；
还包括一台计算机，该计算机包括处理器和大容量存储单元；
还包括用于执行本文所描述的以及任何隐含或必要的伴随功能的计算机软件。结果可以显示在显示器上(参见图2)，输出到另一个系统或由打印机打印。
为了使本技术领域的人员更好的理解发明方案，下面将结合发明实施例中的附图，对发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。
一种确定噪声源在三维空间位置的方法的基本原理包括被动声达(PassiveSODAR)和亥姆霍兹最小二乘法(HELS,Helmholtz least squares)。
前者使人们能够在整个频率范围内同时确定三维空间中多个声源的精确位置，而且具有高抗干扰能力，在非理想环境中正常工作(在非理想环境中，背景噪声是随机的，干扰信号是未知的)；后者使人们能够通过任意形状的振动结构来重建所有声量，例如声压、声强、时均声功率、辐射图和声音传输路径。
虽然HELS方法重建的结果只是近似的值，但是其在非理想测试环境下，任意形状的源表面的测量是有效的，并且HELS方法对于任何给定的输入数据集，重建的精度总是最优的。
下面在数学层面解释被动声达和亥姆霍兹最小二乘法，仅仅列举了与本技术相关的数学公式，能够在现有文献中找到的公式和推导步骤已经省略。
在数学上，被动声达可以表示为
其中，和表示声源在三维空间中的位置向量，笛卡尔坐标系下三维阵列上第i个向量和第j个向量麦克风的位置矢量为
其中，cΔti表示声波从第i个向量和第j个向量麦克风传播的距离，c表示任何给定温度下空气中的声速。
公式(1)的显示解在已知文献中可以找到，下面给出了确定源坐标的显示公式为
其中，(xp，yp，zp)和(zq，yq，zq)在已知文献中可以找到。
HELS方法最初是为了在非理想环境中重建由任意形状的振动结构产生的声量，例如在存在随机背景噪声和未知干扰信号的情况下的非自由场。
与傅里叶变换和基于边界元方法(BEM,boundary element method)的近场声全息技术(NAH,near-field acoustic holography)不同，HELS公式在性质上是近似的，因为声量是用有限项的基函数扩展表示的。
采用HELS法重建声压的数学表达式为
其中，表示压力传递函数矩阵，且有
该矩阵将声场xm点处测量声压{p(xm；ω)}M×1与声场及声源表面点处的重构声压相关联。
在球面坐标下，公式(5)中的ψ(x；ω)可表示为
其中，和分别是满足亥姆霍兹方程的第一类汉克尔函数和球谐函数。
以类似的方式，可重建声源表面法向速度为
其中，被称为速度传递函数矩阵，且有
它将测量的声压与声源表面法向速度相关联。
公式(5)和(8)中，的上标表示矩阵的伪逆，且
其中，[Ψ(xm；ω)]H M×M的上标H表示共轭转置。
请注意，如果测量点多于重建点，M>N，等式(4)表示方程的一个超定系统。另一方面，如果测量点比重建点少，则M<N，等式(4)表示方程的欠定系统。不管那种方式，等式(4)都可以通过正则化技术来解决。对等式(7)也是如此。
获得声压和法向面速度后，可以将时间平均声强表示为
其中，上标H表示法向面速度矩阵的共轭转置。
通过对声源表面上的时间平均声强进行面积分，可获得由该振动结构发出的时间平均声功率为
就像所有的逆问题一样，在公式(4)和公式(7)中，输入数据中的任何小误差都是无限增长的，这会完全扭曲声学量的重建图像。造成这一问题的原因是输入数据中丢失了一些关键信息，例如，并非所有近场效应都已收集，或者输入数据一开始是不准确的。该缺陷将导致方程式(4)和(7)的解决方案无界限地分开。
针对这一问题，本发明采用正则化解决这一问题，也就是在解决方法上设置相应的限制，保证其在缺少约束的情况下，不会产生分歧。
本实施例中仅仅介绍数学部分的内容，该方法包括，最小二乘法、吉洪诺夫正则化、改进的吉洪诺夫正则化等。本实施例中列出了最小二乘法，以说明如何确定重建声压的最优数扩展项，即
其中，Jop,p表示重建声压的最佳展开项数。
其它正则化方案，可能产生更准确的结果，重建的声压和表面速度的法向分量可以在参考文献中找到，这里省略了。
一般情况下，在法向面速度下，需要更多的扩展项才能得到令人满意的重建，而不是重建声压。这是因为法向面速度比声压产生的近场效应要大得多。为了克服这一困难，提出了一种改进的HELS方法，该方法利用部分法向面速度和粒子声压的组合作为输入数据。因此，这种改进的HELS方法使人们能够在声压和法向面速度分布中获得精确的重建。
通过将被动声达和改进的HELS方法相结合，工程师能够揭示大多数使用传统技术无法完成的振动声量。尤其是，这项新技术使工程师可以提取具有负SNR(例如SNR≈-30dB)的目标信息，并精确定位低频(<200Hz)结构声源，例如汽车或摩托车的动力系统。
表1示出了本发明和波束成形的特征和功能的比较。显然，前者可以提供比后者更多的功能，但它使用的麦克风要少得多，成本也要比前者少。
在定位声源之后，将计算这些声源产生的声压，然后重建和可视化三维空间中的合成声量，例如声压，时均声强，时均声功率和辐射图。此功能可以直接直观地观察三维声场空间的图像，以及它们如何随时间变化。
表1.本发明和最新的波束成形技术的特征和功能的比较
下面对确定声源S的位置的方法进行具体描述，声源S可以位于麦克风阵列前面的任何位置，该方法可以针对每个噪声源S1，S2，...，SN分别执行，并可视化这些声源产生的合成声场。
考虑将麦克风1-6安装在(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，(x3，y3，z3)，(x4，y4，z4)，(x5，y5，z5)和(x6，y6，z6)，未知声源位于(x，y，z)。因此，未知源和各个麦克风之间的相对距离可以表示为
其中，c是空气中的声速，Δt12，Δt13，Δt14，Δt15和Δt16表示第一和第二，第一和第三，第一和第四，第一和第五和第一和第六个麦克风之间的时间延迟。这些时间延迟可以通过分别获取第一和第二麦克风，第一和第三麦克风，第一和第四麦克风，第一和第五麦克风以及第一和第六麦克风之间的互相关来获得。
一旦获得这些时间延迟，即可通过求解方程式(13)到(17)确定未知声源的位置。然而通用解决方案非常复杂且耗时长。
作为示例，我们提出了等式(13)到(15)解决方案的简化版本。此方法将麦克风1-4安装在坐标系三个相互正交的轴上，与坐标系原点保持相等距离，即(d0，0，0)，(0，d0，0)，(0，0，d0)和(0，0，–d0)。在这种情况下，等式(13)至(15)简化为
其中，d0是相对于坐标系原点的给定距离。
将等式(18)和(19)组合起来，以便将y用x表示为
y＝a1x+b1 (21)
其中，
类似地，可以将等式(18)和(20)组合起来，将z用x表示为
z＝a2x+b2, (23)
其中，
将等式(21)和(23)代入(20)得到x的二项式方程
其中，
B2＝2(d0-a1b1-a2b2) (26d)
然后，x的解由下式给出
一旦x求解，其它坐标y和z由方程式(21)和(23)给出。请注意，方程式(27)中始终有两个真实的根，这将得出两个不同的声源位置。显然，这不可能发生。因此，其中一个根一定是错误的，必须能够自动选择正确的根。
能够选择正确的根是此方法的关键。假设等式(27)产生两个根，产生在和的两个位置。下面列出了选择正确位置的步骤。
1.计算和相对于每个麦克风的的距离，即和其中i＝1-4。
2.找到和相对于所有麦克风的最小和最大距离：min(RS1,i),max(RS1,i),min(RS2,i),and max(RS2,i),其中i＝1-4.
3.用min(RS1,i)和max(RS1,i>以及min(RS2,i)和max(RS2,i)分别标识麦克风。
4.如果和位于坐标系的相对侧，请执行步骤5和6。
5.计算这些麦克风相对于声源位置和的时延，并将其与互相关的时延进行比较。
6.正确的声源位置将具有与通过互相关获得的测量值非常匹配的时间延迟。
7.如果和位于坐标系的同一侧，请执行步骤8至11。
8.假设声源位于处，振幅为A。对应于min(RS1,i)和max(RS1,i)麦克风处的声压振幅分别为和类似地，假设声源位于处，振幅为A，对应于min(RS2,i)和max(RS2,i)麦克风处的声压振幅可以表示为和
9.计算在和处声源发出的声压衰减率。即 和
10.实际上，振幅A是先验未知的。然而，测试结果表明，可以通过取测得的声压的空间平均值来近似得出A的值，其中i＝1-4，是每个麦克风中声压的均方根值。
11.已知最小和最大距离对应的麦克风中声压的均方根值。因此，通过将在这两个麦克风处测得的声压的衰减率与所计算的两个麦克风的声压衰减率进行比较，我们可以确定正确的声源位置。
接下来，我们将讨论如何定位和追踪产生单一频率(音调)的声源，这是其他任何技术(如波束形成)都无法比拟的另一个显著特征。定位产生正弦信号的声源的主要困难是在于信号是循环且连续的。因此，入射声波的时间历程没有开始或结束，这使得无法应用互相关来确定各个麦克风之间的时间延迟。
为了避免这一困难，我们开发了以下程序来计算各个麦克风之间的时间延迟。
1.将两个光标放置在例如麦克风通道1的测量波形上，以一个小的时间间隔隔开，例如10Δtunit，其中Δtunit是等于采样率倒数的时间步长。
2.在麦克风通道1中的测量波形的峰值振幅处搜索并放置第一个光标，在测量波形的第一个光标旁边的一段小时间间隔处放置第二个光标。
3.将麦克风通道1测量波形中的光标与麦克风2、3、4、5和6中的光标同步，以便它们在完全相同的时刻对齐。
4.为了使该方法起作用，我们要求第一和第二，第一和第三，第一和第四，第一和第五，第一和第六通道之间的时间延迟Δt1i分别满足不等式
其中，i＝2、3、4、5和6，λ是入射波的波长，c是空气中的声速。
5.检查所有麦克风通道测量波形中光标处波形幅值的变化率。第一个麦克风通道测量波形中光标处波形幅值变化率始终为负，因为第一个光标始终处于入射声波的峰值幅度，而第二个光标则在一段时间之后。但是，其它通道中光标处波形幅值变化率可以为正或为负。如果第i个通道的光标处波形幅值变化率为负，则入射声波首先到达第一个麦克风，因此第一个麦克风与第i个麦克风之间的时间延迟Δt1i为正。如果第i个通道的波形幅值变化率为正，则入射声波首先到达第i个麦克风，因此第一个麦克风和第i个麦克风之间的时间延迟Δt1i为负。
6.如果时间延迟Δt1i为正，则在第i个麦克风通道中沿递增的时间方向移动光标，直到第一个光标达到测量波形的峰值振幅。第一麦克风通道和第i麦克风通道中的第一光标之间的差是时间延迟Δt1i。
7.如果时间延迟Δt1i为负，则在第i个麦克风通道中沿递减的时间方向移动光标，直到第一个光标达到测量波形的峰值振幅。第一麦克风通道和第i麦克风通道中的第一光标之间的差是时间延迟Δt1i。
该系统在同时识别未知声源或多个非相干声源的位置方面非常有效且准确。同样，当声源在空间中移动时，它也可以工作，因为可以实时进行声源位置的计算和最终总声压场的可视化，而使用波束成形或其他技术则无法实现。该技术的精度和空间分辨率随着麦克风阵列的尺寸和信噪比的提高而提高。麦克风间距和信噪比越大，声音转换的精度和空间分辨率就越高。测试结果表明，当每个通道的采样率为100kHz或更高时，使用该系统可以获得令人满意的结果。
本发明可用于各种领域，如在国土安全领域中需要识别狙击手位置的战场；在背景噪声水平非常高且工人经常暴露于有害健康噪声的施工现场、工厂车间或制造环境中预防工人听力损失；最后一点是，识别发声产品的噪声源。在许多制造业中，工程师关心的是定位未知声源，例如在质量控制中，解决客车或飞机座舱内座椅的嗡嗡声、吱吱声和嘎嘎声问题。它使人们能够快速、准确、经济地“查看”声源。
检测过程和检测结果
本发明中使用的测试对象是三种不同的摩托车，它们被命名为摩托车#1、摩托车#2和摩托车#3(见图3)。试验在半消声室内进行。试验条件包括摩托车怠速速度运行和突然加速运行。
本实施例提供了一些有代表性的结果来证明在不同的操作条件下，使用所述方法在非常低频(20-150Hz)下诊断和分析摩托车噪声源的位置。
具体操作步骤如下:
步骤1，监测摩托车#1在怠速情况下，发动机、散热器以及其它腔室的声压分布，参考图4，其中声压频谱的红线表示没有打开声源时的环境声压谱。结果表明，在20-10000Hz的整个频率范围内，信噪比相对较高。进一步对步骤1中产生的图片4进行分析，可以发现最高SPL值位于散热器的左上角，同时“热频率”在非常低的频率。
步骤2，在20-150Hz的频率范围内，在频谱中绘制矩形以标记“热频率”下相应的“热点”的位置，具体情况如图5所示，计算图5中三个局部区域的平均声功率水平。图5中，三个“热点”的时间平均功率为100dB、99.1dB和98.8dB，最高的SPL值位于散热器的左上角。
对步骤1和步骤2进行对比，即将图4和图5进行对比，发现图4中SPL值处于高位状态的位置和“热点”的位置差异较小。进而可以确定，摩托车#1最主要的噪声源是在20-150赫兹，噪声主要是通过散热器区域发出的。
步骤3，为了更好地了解摩托车噪声发射及其时-空-频-视-听(T-S-F-V-A，time-space-frequency-visual-audio)的相关性，我们将空间滤波和频率滤波结合在声压分布重建中，并使用视频导出结果。该视频被称为声源的时-空-频-视-听的相关性。
图6演示了摩托车#1以怠速运行的声源的时-空-频-视-听的相关性。结果表明，“热点”随着时间的推移在摩托车上旋转(从左上到右上，然后从左下到右下，然后随着时间的推移重复这种模式)。
将步骤1－步骤3作用于在摩托车#2中。
参考图7，在整个频率范围内，信噪比相对较高，在频率范围为20–10000Hz摩托车噪声水平均高于环境噪声水平(1/3倍频程带谱中的红线)。结果表明，最高的SPL值发生在散热器的左下角和顶部角。结果再一次显示，在非常低的频率区域出现了“热频率”。因此，我们通过在20-150Hz范围频谱图中绘制矩形来放大频率，以检查摩托车#2中相应的“热点”，并计算三个局部区域的时间平均声功率水平(见图8)。结果表明，三个“热点”的平均声功率水平分别为99.9dB、99.5dB和99.4dB，最高的SPL值位于散热器的左下角。
我们再次观察到，在图7和图8之间，SPL值和“热点”位置的差异很小。这些结果表明，摩托车#2最主要的噪声源为20-150Hz，噪声主要通过散热器区域散发，倍频程波段显示声压谱，从20到10000赫兹，信噪比相对较高。
图9演示了摩托车#2在怠速运行时声源的时-空-频-视-听的相关性。结果表明，“热点”周期性地旋转，就像从左上到右上，然后从左下到右下，最后随着时间的推移再次重复这种模式。
在本次测试中，摩托车#1和摩托车#2的噪声声源位置存在一定的差别，摩托车#1的主要噪声声源位于左上、右下和右中；摩托车#2的主要噪声声源位于左下、右上和右下，但是，这两辆摩托车的总体SPL值大致相等。
步骤4，现在对摩托车在突然加速、停车并周期性重复这些过程时产生噪音的位置。参考图10所示，结果表明，摩托车#3在突然加速、停车并周期性重复这些过程时，最高的SPL值发生在发动机左下角，SPL峰值接近114dB。并且在非常低的频率区域内出现了“热频率”。
结果表明，最高SPL值发生在发动机左下角。同时，在非常低的频率区域有“热频率”。
步骤5，在频谱图中20-200Hz的频率范围内检查钱江-150-10F中相应的“热点”，并计算四个局部区域的时间平均声功率。
参考图11，这四个“热点”的时间平均声功率水平分别为112.9dB、112.1dB、111.9dB和111.6dB，最高SPL值位于发动机左下角。
结果表明，图10和图11之间的SPL值和“热点”位置差异很小，这意味着在摩托车#3突然加速、突然停止并周期性重复这些过程时，摩托车#3最主要的噪声源在20-200Hz。
步骤6，参考图11，测量摩托车#3在突然停止、突然加速的时-空-频-视-听的相关性。结果表明，主要噪声源发生在摩托车突然加速和突然停止的同一位置。随着突然的加速－停止过程的继续，主要噪声源的位置也在周期性的发生变化。
综上所述，本发明介绍了用被动声达和HELS方法诊断和分析低频(<150Hz)摩托车噪声源的位置。结果表明，这些技术使工程师能够精确定位这些低频噪声源的位置。此外，源强可以根据时间平均声功率来计算和排序，噪声源的T-S-F-V-A关系可以直观地显示出来。
这些功能有助于工程师更好地理解各种复杂的机载和结构的声源，和产生噪声的结构、机载对摩托车整体噪声排放量的影响。
同时，本发明所提供的测试方式简单，对于硬件要求较低，设置、测量和后期处理非常简单。
本发明另一项功能是分析和可视化多个声源产生的三维声场，这项技术可以将三维空间中多个声源的声压分布和声强矢量分布情况可视化。
本实施例中的测试对象为垃圾处理器，其在工作过程中噪声源可能分布在机器表面及内部各个位置，使用所述方法可分析和可视化其工作时声场分布情况。
具体操作步骤如下。
步骤1，监测垃圾处理器在工作情况下，电机、刀具以及金属外壳的噪声分布情况，参考图13。监视器显示，在空载情况下其多个噪声源主要分布在电机处，并可通过软件窗口实时观察噪声位置随时间动态变化。
步骤2，在定位声源之后，计算这些声源产生的声压，重建和可视化三维空间空间中的合成声量。
参考图14，在以1,000Hz为中心、1/3倍频程的设置条件下通过分析计算，可显示出声源表面48dB的动态范围声压分布，并且能够将高声压级和低声压级的噪声源区分开来，具有较高空间分辨率。
参考图15，软件同时还可显示出垃圾处理器表面声强矢量分布情况，此功能可以帮相关工程师直观地理解三维空间中噪声源声场空分布情况，以及它们如何随时间变化。
结论
本发明介绍了用被动声达和改进的HELS方法诊断和分析噪声源的技术。结果表明，这些技术使工程师能够在三维空间中精确定位低频(<150Hz)、多噪声源的位置。此外，声源强度可以根据时间平均声功率来计算和排序，噪声源的时-空-频-视-听的相关性可以直观地显示出来。
显然，所描述的实施例仅仅是发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于发明保护的范围。
Claims (5)
1.一种定位噪声源三维空间位置的方法，其特征在于，包括如下步骤：
采用多个麦克风在多个位置测量未知位置的噪声源的声音，以确定噪声源的三维位置；其中，所述多个麦克风至少包括多个位于Z平面内的第二麦克风和一个位于Z平面的非噪声源侧的第一麦克风；所述第一麦克风和所述Z平面存在间距；
将所述第一麦克风的三维坐标设置为(d0，0，0)，所述的多个第二麦克风中，至少存在三个所述第二麦克风布置在(0，d0，0)，(0，0，d0)和(0，0，–d0)；
通过获得所述的多个麦克风捕获的同一未知噪声源的时间延迟以确定该未知噪声源的位置；通过所述的多个麦克风捕获的同一未知噪声源的时间延迟确定位置噪声源的位置的步骤包括：
设未知噪声源位于(x,y,z),此时未知噪声源和各麦克风之间相对距离可以简化为：
其中，d0是相对于坐标系原点的给定距离；c是空气中的声速，Δt12，Δt13，Δt14分别表示第一和多个第二麦克风之间的时间延迟；
将等式(18)和(19)组合起来，以便将y用x表示为
y＝a1x+b1 (21)
其中，
类似地，可以将等式(18)和(20)组合起来，将z用x表示为
z＝a2x+b2, (23)
其中，
将等式(21)和(23)代入(20)得到x的二项式方程
其中，
B2＝2(d0-a1b1-a2b2)(26d)
然后，x的解由下式给出
从方程式(27)的两个真实根中筛选出正确的真实根以确定噪声源位置。
2.根据权利要求1所述的一种定位噪声源三维空间位置的方法，其特征在于，如果所述的方程式(27)的两个真实根和位于坐标系的相对侧，则计算所述的多个麦克风相对于噪声源位置的时延，并将其与互相关的时延进行比较以获得正确的噪声源位置。
3.根据权利要求1所述的一种定位噪声源三维空间位置的方法，其特征在于，如果所述的方程式(27)的两个真实根和位于坐标系的同一侧，通过将所述的多个麦克风测得的声压衰减率与所计算的所述的多个麦克风的声压衰减率进行比较以确定正确的噪声源位置。
4.根据权利要求1所述的一种定位噪声源三维空间位置的方法，其特征在于，计算麦克风收集的单个噪声源的时间延迟以跟踪该噪声源，所述计算所述的时间延迟的步骤包括：
在每个所述的多个麦克风通道测量波形中设置至少两个存在时间间隔的光标，将其中的第一个光标放置在麦克风通道测量波形的峰值处，将第二光标放置在离第一光标所述时间间隔的波形上；
将所述的多个麦克风通道测量波形中的所述的第一、第二光标同步以引导其在同一时间对齐，从而得到所述第一麦克风和每个所述的第二麦克风测得的同一个噪声源峰值时间差Δt1i，且均满足如下不等式，
其中，i＝2、3、4、5和6，λ是入射声波的波长；(x1,y1,z1)表示第一麦克风的三维坐标，(xi,yi,zi)表示多个第二麦克风的三维坐标；
检索所有的所述的第二麦克风通道测量波形中光标处波形幅值变化率，以确定时间延迟。
5.根据权利要求4所述的一种定位噪声源三维空间位置的方法，其特征在于，通过检查所述第一麦克风通道测量波形中光标处波形幅值变化率来确定时间延迟的正负。
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